Oregon State University

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IUI '26AI 伦理、公平与问责 +4

“引擎盖之上”的 AI 包容性缺陷及三个 AI 产品团队如何发现和修复它们

Anderson 等人通过三个 AI 产品团队的实地研究，发现用户面 AI 产品中 6 种包容性缺陷共 83 个实例，创建 GenderMag-for-AI 方法有效检测并修复近半数缺陷。

CHI '26荣誉提名大语言模型（LLM）的人机协作 +2

包容性提示辅导：一种提升用户算法偏见意识与提示效能的媒体素养方法

Chen 等人设计包容性提示辅导工具，通过设计摩擦提供媒体素养干预，显著提升用户对算法偏见的认知和提示效能，但可能降低用户体验。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +3

关系收益与隐私压力：探索用户对ChatGPT记忆功能的感知与体验

Chen 等人通过访谈20名ChatGPT用户发现其记忆功能具不忘性、详细性、准确性及无情感特征，用户从中获益关系构建但经历隐私期望违背，需提升透明度和用户控制。

CHI '26编程教育与计算思维 +2

“快速、简单、便捷”？不同社会经济地位转学生的选课社会技术体验

Busteed 等人研究发现低社会经济地位学生面临高出72%的注册障碍，预期后续问题的比例是高 SES 学生的三倍，负面结果风险率达三倍。

CUI '25大语言模型（LLM）的人机协作 +1

初学者程序员与 ChatGPT 学习的结果、感知与交互策略

Penney 等人通过对照实验发现，初学者使用 ChatGPT 时倾向简短提示但获得冗长回复，而人工导师则提供针对性解释；尽管学生不信任 ChatGPT 准确性，却因减少社交焦虑而更偏爱它。

DIS '25包容性设计（Inclusive Design） +2

创新是否由男性规范塑造？一项消费品纵向案例研究

Ballestas 等人通过Apple Watch（2015-2024）案例研究，揭示产品创新中男性化编码语言和工业设计持续强化性别规范，而女性化编码功能被边缘化的现象。

IUI '25AI 伦理、公平与问责 +2

通过五种用户问题解决风格测量人机交互中的用户体验包容性

Anderson 等人通过18个实验测量用户问题解决风格与HAI包容性的关系，发现提升问题解决风格支持可改善人口统计学包容性。

IUI '25交互式数据可视化 +1

分析探索性视觉分析中用户数据焦点的转变

Saha 等人研究发现,强化学习算法在建模用户探索性视觉分析中的动态数据焦点转变方面表现优于现有方法。

CHI '25荣誉提名可持续性 HCI（Sustainable HCI） +1

在电子设计中融入可持续性：障碍与机遇

Englhardt 等人通过采访17位行业专家，揭示了电子设计中生命周期评估数据收集的挑战与责任模糊的决策过程，为可持续设计提供整合机会。

CHI '24协作学习与同伴教学 +2

《媒人包容性设计课程》：一项赋能教师的课程，旨在教授本科生计算机科学中的包容性设计

Garcia 等人开发 Matchmaker 课程，将非 HCI 计算机科学教师与包容性设计元素配对，88% 教师获足够知识并嵌入 13 门课程。

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AI 辅助决策与自动化系统

伦理、公平、社会正义与包容

包容性设计（Inclusive Design）

研究方法与设计实践

用户研究方法（访谈、调查、观察）

教育与学习技术

编程教育与计算思维

数据可视化与信息设计

交互式数据可视化